Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Anatomy of the Eyeball01:20

Anatomy of the Eyeball

The eye is a spherical, hollow structure composed of three tissue layers. The outer layer — the fibrous tunic, comprises the sclera — a white structure — and the cornea, which is transparent. The sclera encompasses some of the ocular surface, most of which is not visible. However, the 'white of the eye' is distinctively visible in humans compared to other species. The cornea, a clear covering at the front of the eye, enables light penetration. The eye's middle layer, the vascular tunic,...

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Cellulose Nanocrystal-Based Pickering Emulsions as Advanced Biomaterials for Food Bioactive Delivery: Chemical Modification, Synergistic Stabilization, and Functional Applications.

Foods (Basel, Switzerland)·2026
Same author

Exercise intention, positive body image, and mental health and well-being among elite young adult athletes in china: a network analysis incorporating gender differences.

Scientific reports·2026
Same author

Spin-State Engineering in 2D Metal-Organic Frameworks for Ultrasensitive Room-Temperature Ammonia Sensing.

ACS sensors·2026
Same author

Bridging nanocellulose and biological responses through protein corona complexes.

International journal of biological macromolecules·2026
Same author

Drastically magnetically tuned coupling strength and nonlinearity in CrSBr exciton-polaritons.

Light, science & applications·2026
Same author

Febrile neutropenia adversely affects chemomobilization outcomes in patients with multiple myeloma and increases risk for post-transplant infection in those with lymphoma: real-world multicenter data.

Blood science (Baltimore, Md.)·2026

関連する実験動画

Updated: Jun 14, 2026

Retinal Vascular Reactivity as Assessed by Optical Coherence Tomography Angiography
07:23

Retinal Vascular Reactivity as Assessed by Optical Coherence Tomography Angiography

Published on: March 26, 2020

7.6K

構造前のトークンによって誘導される網膜血管のセグメンテーション

Jiaqi Guo1,2, Xinyu Guo1,2, Quanyong Yi3

  • 1Laboratory of Advanced Theranostic Materials and Technology, Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering, Chinese Academy of Sciences, Ningbo, China.

Medical physics
|September 4, 2025
PubMed
まとめ

この研究は,構造上の先行情報を統合することによって,OCTA画像で網膜の血管を分割するための新しい方法を導入しています. この新しいアプローチは精度を大幅に向上させ 容器の完全性を保ち 既存の最先端技術を上回ります

キーワード:
光学コヒーレンストモグラフィー 血管図残留量化網膜血管の細分化

さらに関連する動画

Quantification of Vascular Parameters in Whole Mount Retinas of Mice with Non-Proliferative and Proliferative Retinopathies
12:28

Quantification of Vascular Parameters in Whole Mount Retinas of Mice with Non-Proliferative and Proliferative Retinopathies

Published on: March 12, 2022

3.7K
Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
04:48

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

Published on: November 30, 2022

2.9K

関連する実験動画

Last Updated: Jun 14, 2026

Retinal Vascular Reactivity as Assessed by Optical Coherence Tomography Angiography
07:23

Retinal Vascular Reactivity as Assessed by Optical Coherence Tomography Angiography

Published on: March 26, 2020

7.6K
Quantification of Vascular Parameters in Whole Mount Retinas of Mice with Non-Proliferative and Proliferative Retinopathies
12:28

Quantification of Vascular Parameters in Whole Mount Retinas of Mice with Non-Proliferative and Proliferative Retinopathies

Published on: March 12, 2022

3.7K
Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
04:48

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

Published on: November 30, 2022

2.9K

科学分野:

  • 眼科画像分析
  • 医療画像のセグメンテーション
  • バイオメディカルエンジニアリング

背景:

  • OCTA画像における網膜血管の正確なセグメンテーションは,糖尿病性網膜症のような眼疾患の診断に不可欠です.
  • 伝統的な方法は 複雑な血管構造と局所的な特徴に 苦戦し 最適でない精度につながります
  • 既存の技術はしばしば網膜血管の固有の構造特性を無視しています.

研究 の 目的:

  • 構造上の事象を統合し,容器の形状とトポロジーをコードし,セグメント化フレームワークにします.
  • 網膜血管のセグメンテーションの精度と強さを高め,特に難しい画像領域で.
  • 血管の整合性と連続性の保存を改善する.

主な方法:

  • 網膜血管の先頭部のための潜在的埋め込み空間を使用する生成画像セグメンテーションフレームワーク.
  • 地上データから船の先行情報を学習し,コードブックに保存する.
  • OCTA画像のセマンティック特性を学習した事前のトークンでコード化します.

主要な成果:

  • 提案されたネットワークは3つのOCTAデータセット (ROSE-1,ROSE-2,OCTA-Z) で最先端の方法よりも優れたパフォーマンスを示しました.
  • 平均スコアは77.63% (ROSE-1),71.01% (ROSE-2),81.11% (OCTA-Z) でした.
  • 質的および定量的評価は,血管構造の保全におけるネットワークの有効性を確認しました.

結論:

  • 開発されたネットワークは,OCTAのセグメンテーションを改善するために,暗黙の船の先例を学習し,適用しました.
  • 潜伏先のトークン再構築アプローチは,網膜血管パターンの表現に有望な解決策を提供します.
  • 将来の作業には,より広範な網膜構造のセグメンテーションと疾患分類のための方法の拡張が含まれています.